亚洲特级免费观看中文字幕_玩轉用戶(hù)行為路徑分析，3種方法就夠了

玩轉用戶(hù)行為路徑分析，3種方法就夠了

2018-06-25 11:20:49 來(lái)源：作者：責任編輯：點(diǎn)擊圖片瀏覽下一頁(yè)

本文將介紹在用戶(hù)行為路徑分析中常用的3種分析方法：轉化漏斗、智能路徑和用戶(hù)路徑，并剖析3種方法的相同和差異之處，推薦在合適的分析場(chǎng)景下使用合適的方法。

在產(chǎn)品的運營(yíng)過(guò)程中，無(wú)論是產(chǎn)品、運營(yíng)還是市場(chǎng)團隊都希望能夠清晰的了解其用戶(hù)行為路徑，從紛繁的用戶(hù)行為中，尋找以下問(wèn)題的答案：

1.用戶(hù)從進(jìn)入產(chǎn)品到離開(kāi)都發(fā)生了什么？主要遵循什么樣的行為模式？

2.用戶(hù)是否按照產(chǎn)品設計引導的路徑在行進(jìn)？哪些步驟上發(fā)生了流失？

3.用戶(hù)離開(kāi)預想的路徑后，實(shí)際走向是什么？

4.不同渠道的帶來(lái)的用戶(hù)，不同特征的用戶(hù)行為差異在哪里？哪類(lèi)用戶(hù)更有價(jià)值？

最終通過(guò)這些問(wèn)題的答案來(lái)驗證運營(yíng)思路、指導產(chǎn)品迭代優(yōu)化，達到用戶(hù)增長(cháng)、轉化的最終目的。那么如何通過(guò)海量的用戶(hù)行為數據來(lái)解答這些問(wèn)題？常見(jiàn)的分析方法有：轉化漏斗、智能路徑、用戶(hù)路徑。

三者相通之處在于都是基于用戶(hù)行為，以上下環(huán)節的轉化率為計算核心，三者的關(guān)系就像是洋蔥，一層比一層更接近核心，更聚焦。

轉化漏斗、智能路徑、用戶(hù)路徑與用戶(hù)行為的關(guān)系

玩轉用戶(hù)行為路徑分析，3種方法就夠了

轉化漏斗是預先設定好的路徑；智能路徑是設定了目標行為之后發(fā)現更多漏斗；用戶(hù)路徑是完整再現用戶(hù)整個(gè)轉化過(guò)程。在實(shí)際應用中，三者有各自適用的分析場(chǎng)景，通常也需要互相結合，相輔相成。以下對三種分析方法逐一解析。

▌轉化漏斗：以用戶(hù)引導提升轉化效果

轉化漏斗適用于對產(chǎn)品運營(yíng)中的關(guān)鍵環(huán)節進(jìn)行分析、監控，找到其中薄弱的環(huán)節，通過(guò)用戶(hù)引導或者產(chǎn)品迭代來(lái)優(yōu)化，提升轉化效果。

無(wú)論是新用戶(hù)的引導、某個(gè)業(yè)務(wù)流程還是某一次運營(yíng)活動(dòng)，涉及到有流程轉化的都可以建立漏斗來(lái)分析。舉例來(lái)說(shuō)：

● 對一款社交APP，可以建立漏斗：打開(kāi)APP--注冊--登錄--添加好友，來(lái)分析新用戶(hù)從開(kāi)始使用到參與到社交的過(guò)程；

● 對于電商APP，可以建立漏斗：瀏覽詳情頁(yè)--加入購物車(chē)--提交訂單--成功支付訂單，來(lái)分析用戶(hù)從看到商品到最后支付成功的過(guò)程，各個(gè)環(huán)節的流失；

● 對于某次大促前的EDM，也可以建立漏斗：發(fā)送郵件--郵件到達--郵件打開(kāi)--點(diǎn)擊郵件中的商品--購買(mǎi)商品--支付訂單。

轉化漏斗

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在分析的過(guò)程中，可以觀(guān)察整體的轉化率是否符合行業(yè)水準，哪些步驟轉化率還有優(yōu)化空間？可以通過(guò)細分維度發(fā)現導致轉化率低的因素是哪些，也可以通過(guò)查看流失環(huán)節的其他使用路徑，進(jìn)而針對性的做引導等等。

流失率對比

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▌智能路徑：探索轉化路徑多樣性

當有明確的轉化路徑時(shí)，通過(guò)預先建立漏斗來(lái)監測轉化率會(huì )比較容易。但是很多情況下，雖然有最終的轉化目標，但是用戶(hù)到達該目標卻有多條路徑，無(wú)法確定哪條路徑是用戶(hù)走的最多的路徑，哪條轉化路徑最短，這時(shí)候就需要智能路徑分析模型的幫助。

智能路徑�；鶊D

玩轉用戶(hù)行為路徑分析，3種方法就夠了

確定想要觀(guān)察的目標行為，通常是業(yè)務(wù)中需要引導用戶(hù)完成的某個(gè)功能或到達的某個(gè)頁(yè)面�？梢詫⑵湓O置為起始事件，分析發(fā)生該行為后續的行為路徑；或者設置為結束事件，分析來(lái)源路徑。舉例來(lái)說(shuō)：

在電商APP中，加入購物車(chē)是支付成功這個(gè)最終轉化目標的前一步，但很多用戶(hù)在加入購物車(chē)之后，并不會(huì )提交訂單直接支付，這時(shí)選擇目標事件為" 加入購物車(chē)"，并設置為起始事件，分析用戶(hù)在加入購物車(chē)后的行為路徑，是被頁(yè)面上的其他推薦吸引了目光還是走向他處。

在某知識付費APP中，有多個(gè)入口，通過(guò)banner、搜索列表、專(zhuān)列列表、專(zhuān)題文章等引導到專(zhuān)欄詳情頁(yè)，進(jìn)而引導到專(zhuān)欄的訂閱，若想分析用戶(hù)最終訂閱的轉化路徑，可以選擇目標事件為 "訂閱專(zhuān)欄"，并設置為結束事件即可。

總之，智能路徑可以用來(lái)探索性的發(fā)現更多的轉化路徑，當聚焦到某一條路徑時(shí)，其實(shí)就是一個(gè)轉化漏斗，可以將其保存下來(lái)，來(lái)進(jìn)行日常監測，發(fā)現問(wèn)題時(shí)，也可以在漏斗中進(jìn)一步細分。

▌?dòng)脩?hù)路徑：步步追蹤，路徑識別分析用戶(hù)類(lèi)型

區別于轉化漏斗和智能路徑，用戶(hù)路徑不需要預先設置漏斗或者圈定要分析哪個(gè)頁(yè)面事件或點(diǎn)擊事件，而是計算用戶(hù)使用網(wǎng)站或APP時(shí)的每個(gè)第一步，然后依次計算每一步的流向和轉化，通過(guò)數據，真實(shí)的再現用戶(hù)從打開(kāi)APP到離開(kāi)的整個(gè)過(guò)程，進(jìn)一步識別用戶(hù)頻繁路徑模式，即哪條路徑是用戶(hù)最多訪(fǎng)問(wèn)的；走到哪一步時(shí)，用戶(hù)最容易流失；甚至呈現出產(chǎn)品經(jīng)理在設計產(chǎn)品時(shí)都未曾預料到的路徑，找到分析用戶(hù)行為最基礎、最原始的數據；也可以通過(guò)路徑識別用戶(hù)行為特征，分析用戶(hù)是用完即走的目標導向型？還是無(wú)目的瀏覽型�？傊脩�(hù)路徑的分析對產(chǎn)品運營(yíng)過(guò)程都有非常重要的啟發(fā)作用。

用戶(hù)路徑�；鶊D

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▌總結：基于不同場(chǎng)景的分析模型選擇

總之，轉化漏斗、智能路徑、用戶(hù)路徑都是基于用戶(hù)行為路徑數據的重要分析模型，三者有相似，也有差異。轉化漏斗是預先設定好的路徑；智能路徑是設定了目標行為之后發(fā)現更多漏斗；用戶(hù)路徑是完整再現用戶(hù)整個(gè)轉化過(guò)程。在不同的分析場(chǎng)景中可以選擇不同的方法來(lái)找到問(wèn)題答案，譬如回到文章開(kāi)頭中提到問(wèn)題：

1.用戶(hù)從進(jìn)入產(chǎn)品到離開(kāi)都發(fā)生了什么？主要遵循什么樣的行為模式？

可以選用用戶(hù)路徑模型，觀(guān)察用戶(hù)的整體行為路徑，通過(guò)用戶(hù)頻繁路徑發(fā)現其行為模式。

2.用戶(hù)是否按照產(chǎn)品設計引導的路徑在行進(jìn)？哪些步驟上發(fā)生了流失？

可以選用轉化漏斗模型，將各個(gè)引導設置為漏斗的各個(gè)步驟，分析其轉化和流失。

3.用戶(hù)離開(kāi)預想的路徑后，實(shí)際走向是什么？

可以選擇轉化漏斗模型，查看經(jīng)過(guò)流失環(huán)節的用戶(hù)后續的行為路徑，或者在智能路徑中選擇預設的事件為目標事件，分析其后續行為路徑。

4.不同渠道帶來(lái)的用戶(hù)，不同特征的用戶(hù)行為差異在哪里？哪類(lèi)用戶(hù)更有價(jià)值？

可以選擇用戶(hù)路徑模型，細分渠道維度，查看不同維度的用戶(hù)行為路徑。

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